Trener Qwen-Image LoRA
Dostosuj Qwen-Image w zestawie danych ZIP pod kątem spójności postaci, tematu lub stylu artystycznego, korzystając z konfigurowalnych kroków, szybkości uczenia się i rangi.
API trenera AI LoRA firmy Muapi dostraja przenośny adapter LoRA na podstawie własnego zestawu danych obrazu bez konieczności wypożyczania procesora graficznego lub infrastruktury szkoleniowej. Prześlij archiwum ZIP, wybierz słowo wyzwalające i otrzymaj plik .safetensors do pobrania, gotowy do wygenerowania kompatybilnego obrazu.Osiem dedykowanych punktów końcowych szkolenia obejmuje FLUX.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B/9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512 i Z-Image / Z-Image Base. Użyj jednego wzorca REST ze stałą ceną za przebieg lub krok od 2,00 USD za 1000 kroków.
Trening LoRA jest dostępny na Muapi
Wybierz model podstawowy, prześlij zbiór danych ZIP i słowo wyzwalające, a następnie odpytuj zwrócony identyfikator żądania w celu uzyskania pliku LoRA do pobrania.
Dostosuj Qwen-Image w zestawie danych ZIP pod kątem spójności postaci, tematu lub stylu artystycznego, korzystając z konfigurowalnych kroków, szybkości uczenia się i rangi.
Dostosuj nowszy punkt kontrolny Qwen-Image-2512 ze zbioru danych ZIP przy tej samej niskiej cenie za krok, co podstawowy trener Qwen.
Wytrenuj niestandardową Flux LoRA na podstawie 10–50 obrazów i frazy wyzwalającej. Stała opłata za uruchomienie wynosząca 3,20 USD obejmuje zadanie szkoleniowe, a powstały plik .safetensors można ponownie wykorzystać w kompatybilnej generacji Flux Dev.
Wytrenuj adapter zorientowany na styl na platformie FLUX.1 [dev] ze zbioru danych ZIP, z danymi wyjściowymi sejfów do pobrania i natychmiastowym wdrożeniem platformy AIR.
Trenuj adaptery na mniejszej, szybszej architekturze FLUX.2 Klein 4B z wejściem ZIP, danymi wyjściowymi do pobrania i natychmiastowym wdrażaniem AIR.
Trenuj adaptery wyższej jakości na większej architekturze FLUX.2 Klein 9B z rozliczaniem krokowym i natychmiastowym wdrażaniem środowiska AIR.
Trenuj niestandardowe adaptery Z-Image z archiwum ZIP z automatycznie dostrajanymi ustawieniami domyślnymi i opcjonalną kontrolą nad krokami, szybkością uczenia się i rankingiem LoRA.
Dostosuj pełny, niedestylowany punkt kontrolny Z-Image Base za pomocą automatycznie dostrojonych ustawień domyślnych i ręcznej kontroli hiperparametrów.
LoRA (Adaptacja niskiej rangi) to mały, przenośny plik wag, który uczy podstawowego modelu obrazu charakteru, tematu, tożsamości marki lub stylu wizualnego bez konieczności ponownego uczenia pełnego modelu. API szkoleniowe AI LoRA zamienia ten proces w jedno żądanie HTTP: prześlij plik ZIP z obrazami referencyjnymi, prześlij zadanie i wyszukaj plik .safetensors do pobrania.
Muapi udostępnia ośmiu trenerom ten sam wzorzec REST używany na całej platformie. Trenuj raz, użyj powstałego adaptera ponownie w kompatybilnych generacjach w Muapi lub pobierz plik standardowych wag dla własnego potoku.
Spakuj 4–50 obrazów szkoleniowych i opcjonalne pliki z napisami w formacie .txt o tej samej nazwie w pliku ZIP pod publicznie dostępnym adresem URL.
Wybierz krótką, nietypową frazę, która aktywuje wyuczony przedmiot lub styl w przyszłych monitach.
Trenuj na FLUX.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B/9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512 lub Z-Image / Z-Image Base.
Użyj automatycznie dostrojonych ustawień domyślnych lub kroków kontrolnych, szybkości uczenia się i rangi LoRA, jeśli obsługuje je wybrany trener.
Pobierz standardowy plik .safetensors, który nie jest powiązany z warstwą wnioskowania Muapi.
Przeszkolone adaptery rejestrują się na potrzeby dalszego wnioskowania Muapi bez oddzielnego etapu publikowania.
Naucz zgodnego modelu obrazu powtarzającej się osoby, maskotki, postaci lub przedmiotu przez powtarzalne pokolenia.
Uchwyć język wizualny, obróbkę produktu lub estetykę kampanii na potrzeby przyszłej kreatywnej produkcji.
Trenuj na wybranej ilustracji lub planie zdjęciowym i ponownie wykorzystuj wyuczony wygląd w nowych podpowiedziach.
Skorzystaj z niedrogich trenerów Qwen lub Z-Image, aby przetestować zbiór danych i frazę wyzwalającą przed skalowaniem.
| Trener | Podstawowy model | Cena | Najlepsze dla |
|---|---|---|---|
Hostuj zestaw danych ZIP, prześlij go do trainera pasującego do Twojego modelu podstawowego, zapisz identyfikator żądania i odpytuj standardowy punkt końcowy wyniku dla lora_url.
Trener Flux akceptuje obrazy_data_url, wyzwalacz_phrase i opcjonalny Training_style tematu lub stylu.
Z-Image, Qwen i trenerzy stylu udostępniają dane wejściowe ZIP oraz elementy sterujące krokami i hiperparametrami odpowiednie dla tej rodziny.
Odpytuj, aż zadanie zostanie ukończone, a następnie pobierz lora_url lub przekaż go do punktu końcowego kompatybilnej generacji.
Uczy niestandardowy model adaptacji niskiego rzędu na podstawie zestawu danych obrazu za pośrednictwem punktu końcowego REST. Prześlij plik ZIP, wybierz słowo wyzwalające i otrzymaj adapter .safetensors wielokrotnego użytku.
Muapi udostępnia obecnie Flux.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B i 9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512 i Z-Image / Z-Image Base w ośmiu punktach końcowych szkolenia.
Ceny zaczynają się od 2,00 USD za 1000 kroków w przypadku Qwen-Image i Qwen-Image-2512, wynoszą 2,50 USD za 1000 kroków w przypadku Z-Image i FLUX.1 [dev] Style i sięgają 4,50 USD za 1000 kroków w przypadku FLUX.2 Klein 4B. Flux LoRA Trainer kosztuje stałe 3,20 USD za uruchomienie.
Większość trenerów akceptuje 4–50 zdjęć. Praktycznym punktem wyjścia dla tematu jest dziesięć do trzydziestu różnych obrazów; utrzymuj spójność estetyczną podczas szkolenia stylu.
Nie. Pliki podpisów .txt są opcjonalne, ale jeśli są dołączone, powinny używać tej samej nazwy podstawowej, co ich obraz. Postępuj zgodnie z zasadami trenera dotyczącymi słów wyzwalających dla symboli zastępczych.
Otrzymasz plik ciężarów .safetensor do pobrania oraz, dla wspieranych trenerów, natychmiastową rejestrację do wnioskowania Muapi.
Tak. Wyjście .safetensors to standardowy adapter dla kompatybilnych rurociągów wykorzystujących pasującą architekturę modelu podstawowego.
Utwórz jeden klucz Muapi API, prześlij swój zbiór danych i zamień koncepcję wizualną w adapter wielokrotnego użytku.